Breast cancer metastasis in a human bone NOD/SCID mouse model
Notice bibliographique
Résumé
A major dilemma facing patients with breast cancer is how to decide between over treating indolent tumors and failing to adequately treat aggressive, potentially lethal cancers. Determination of the metastatic potential of a patient's breast cancer would clearly help guide those treatment decisions. Breast cancer commonly spreads to bone in 70% of women with advanced disease. However, the mechanism of bone metastasis is not well understood. One possibility is that the microenvironment within bone marrow, highly rich in growth factors and cytokines, is suitable for the proliferation of breast cancer cells. In this study, we developed a method for implanting human bone in NOD/SCID mice and show that the human bone implants are viable for more than 20 weeks. This human bone NOD/SCID mouse model provides an opportunity to functionally characterize human breast cancer cell behavior in an in vivo human microenvironment. Several breast tumor cell lines have been shown to grow in the human-bone-NOD/SCID model system, however each line has a different functional profile. Here we show that cotransplantation of GFP-MDA-MB-231 breast cancer cells with morcellized human bone allows for tissue specific metastasis to an initially tumor free bone implant. Furthermore, metastasis of breast tumor cells to implanted tumor-free human bone was seen when patient bone containing a metastatic breast tumor was implanted in the host mouse. With this model, we can distinguish between primary invasive breast tumors with and without bone metastatic potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».